


Menjadikan Objek JSON Boleh Diseri dengan Pengekod Lalai
Kaedah lalai untuk mensiri objek tersuai, tidak boleh bersiri kepada JSON melibatkan subkelas json.JSONEncoder dan menghantar pengekod tersuai kepada json.dumps(). Ini biasanya menghasilkan kod yang kelihatan seperti ini:
<code class="python">class CustomEncoder(json.JSONEncoder): def default(self, obj): if isinstance(obj, Foo): return obj.to_json() return json.JSONEncoder.default(self, obj) print(json.dumps(obj, cls=CustomEncoder))</code>
Walau bagaimanapun, bagaimana jika anda ingin menjadikan objek boleh bersiri menggunakan pengekod lalai? Malangnya, tiada penyelesaian mudah yang ditawarkan oleh modul json.
Menggunakan Monkey-Patching untuk Pengekodan Lalai
Walaupun terdapat batasan modul json, adalah mungkin untuk mencapai kefungsian yang diingini melalui teknik yang dipanggil tampalan monyet. Ini melibatkan pengubahsuaian kelakuan lalai modul json dengan menggantikan kaedah lalai()nya.
Dengan mencipta modul yang mengubah suai kaedah JSONEncoder.default(), semua operasi bersiri JSON berikutnya akan terjejas, kerana modul adalah dicache dalam sys.modules. Modul kendiri berikut menunjukkan cara untuk melaksanakan tampalan monyet ini:
<code class="python">import json def _default(self, obj): return getattr(obj.__class__, "to_json", _default.default)(obj) _default.default = JSONEncoder.default JSONEncoder.default = _default</code>
Untuk menggunakan modul tampalan monyet ini, hanya importnya dan ia akan menggunakan perubahan secara automatik pada modul json.
Menambah Kaedah Khas untuk Pensirian Objek
Untuk mendayakan pensirilan JSON automatik bagi kelas tersuai anda, anda boleh menentukan kaedah khas yang dipanggil __json__ di dalamnya. JSONEncoder akan menyemak kaedah ini dan menggunakan nilai pulangannya untuk bersiri. Ini mengelakkan keperluan untuk kaedah to_json() yang eksplisit.
Menyerikan Objek Python dengan Pickle
Satu lagi pendekatan untuk bersiri automatik ialah menggunakan modul jeruk bersama-sama dengan JSONEncoder yang ditampal monyet. Dengan mengatasi kaedah lalai() untuk memetik objek Python yang bukan jenis JSON standard, anda boleh mencapai penyirian tanpa memerlukan kaedah kelas khas.
Penyahserilan dengan jeruk
Untuk membina semula Python asal objek daripada perwakilan JSON yang dihasilkan oleh siri berasaskan jeruk, anda boleh menyediakan fungsi object_hook tersuai semasa penyahserikatan. Fungsi ini boleh mengesan kekunci '_python_object' yang ditambahkan semasa penyirian dan menggunakannya untuk membina semula objek asal menggunakan pickle.loads().
Kesimpulan
Walaupun modul json tidak menyediakan langsung cara untuk menjadikan objek JSON boleh bersiri dengan pengekod lalai, adalah mungkin untuk mencapainya melalui tampalan monyet atau dengan menggunakan modul jeruk. Pendekatan acar membolehkan penyirian automatik kebanyakan objek Python, menjadikannya penyelesaian yang lebih umum.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah saya boleh membuat objek tersuai JSON boleh bersiri menggunakan pengekod lalai dalam Python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Python dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.

Memilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.

Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.

Kaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.

Python sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Python lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.

Adalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini